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Titlebook: Big Data Analytics; Grundlagen, Fallbeis Sara D‘Onofrio,Andreas Meier Book 2021 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenz

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发表于 2025-3-28 18:17:39 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-28 22:39:50 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-29 01:11:48 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-29 06:07:50 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-29 08:48:48 | 显示全部楼层
Intelligente Bots für die Trendforschung – Eine explorative Studieschließenden Fallstudie wird anhand von drei Praxisbeispielen gezeigt, wie mithilfe des Systems die Trends von Morgen erkannt werden können. Zum Schluss wird das datenbasierte Umfeldscanningsystem als Chance für Unternehmen jeder Größe diskutiert.
发表于 2025-3-29 11:46:19 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-29 16:00:30 | 显示全部楼层
Methoden des Data Mining für Big Data Analyticsen interessante Informationen finden lassen, wenn es nur gelingt, dieses gewaltige Volumen zielgerichtet auszuwerten. Sowohl in der Wissenschaft als auch zunehmend in der Praxis werden daher Verfahren und Technologien diskutiert, die interessante Muster in umfangreichen Datenbeständen aufdecken und
发表于 2025-3-29 22:29:39 | 显示全部楼层
Digital Analytics in der Praxis – Entwicklungen, Reifegrad und Anwendungen der Künstlichen Intelligelisierung in den letzten Jahren stark erhöht. Die damit einhergehenden Möglichkeiten, mit Kunden zu interagieren und deren Verhalten zu verstehen, werden zunehmend wichtiger, um wirtschaftlich erfolgreich zu bleiben. In diesem Kapitel werden nach 2011 und 2016 die Resultate der dritten Digital-Analy
发表于 2025-3-30 02:00:19 | 显示全部楼层
Searching-Tool für Compliance – Ein Analyseverfahren textueller Datenr Verbesserung der Kommunikation zwischen Menschen und Menschen, sowie Menschen und Maschinen. Durch die erhebliche Steigerung der Leistungsfähigkeit moderner Computer haben das automatische Textverstehen und die Extraktion von Semantik bedeutende Fortschritte gemacht. Der Vorteil der Nutzung eines
发表于 2025-3-30 04:15:57 | 显示全部楼层
Entscheidungsunterstützung im Online-Handel sie verwendete Materialien, Farben, die Passform, das Design und den Anwendungszweck eines Produkts. Das Kundenfeedback liegt hier in unstrukturierter Textform vor, weshalb zur Verarbeitung Ansätze aus dem Gebiet des Natural Language Processing und des maschinellen Lernens von Vorteil sind. In dies
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